概率论与数理统计

第1章 随机事件与概率

1.1 随机事件及其运算

1.1.1 随机事件的几个基本概念

1.1.2 事件的关系与运算

习题1-1

1.2 随机事件的概率

1.2.1 概率的统计定义

1.2.2 概率的公理化定义

习题1-2

1.3 古典概型与几何概型

1.3.1 古典概型

1.3.2 概率直接计算的例子

1.3.3 几何概型

习题1-3

1.4 条件概率

1.4.1 条件概率的定义

1.4.2 乘法公式

1.4.3 全概率公式

1.4.4 贝叶斯公式

习题.1-4

1.5 事件的独立性

习题1-5

应用案例及分析

复习指导

计算机探究

附加习题

第2章 随机变量及其分布

2.1 随机变量的定义

习题2-1

2.2 离散型随机变量及其概率分布

2.2.1 离散型随机变量的分布律

2.2.2 几个常用的离散型分布

习题2-2

2.3 随机变量的分布函数、

2.3.1 随机变量的分布函数

2.3.2 离散型随机变量的分布函数

习题2-3

2.4 连续型随机变量及其概率密度

2.4.1 连续型随机变量及其概率密度

2.4.2 几个常用的连续型分布

习题2-4

2.5 随机变量函数的分布

2.5.1 离散型随机变量函数的分布

2.5.2 连续型随机变量函数的分布

习题2-5

应用案例及分析

复习指导

计算机探究

附加习题

第3章 多维随机变量及其分布

3.1 "维随机变量及其联合分布

3.1.1 "-维随机变量及其分布函数的概念

3.1.2 二维离散型随机变量及其联合分布律

3.1.3 二维连续型随机变量及其联合概率密度函数

3.1.4 几个常见的二维连续型随机变量的联合密度

习题3-1

3.2 边缘分布

3.2.1 维离散型随机变量的边缘分布

3.2.2 二维连续型随机变量的边缘分布

习题3-2

3.3 条件分布

3.3.1 离散型随机变量的条件分布律

3.3.2 连续型随机变量的条件概率密度

习题3-3

3.4 随机变量的独立性

3.4.1 随机变量的独立性

第4章 随机变量的数字特征

第5章 大数定律与中心极限定理

第6章 数理统计的基本概念

第7章 参数估计

第８章 假设检验

第9章 方差分析

第10章 回归分析

第11章 随机过程的基本概念

第12章 马乐可夫链

《概率论与数理统计》由高等教育出版社出版。 《概率论与数理统计》主要内容包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、随机过程的基本概念和马尔可夫链等。每章末附有应用案例及分析、复习指导和计算机探究。全书注重理论和实际相结合，注重提高学生应用计算机解决实际问题的能力。《概率论与数理统计》可作为高等学校理工类、经管类各专业本科生概率论与数理统计课程的教材，也可供相关工程技术人员参考。